The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3539-3547
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1999
Korean linguistic information for the generation modulo of KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) system was constructed. As KANT has a language-independent generation engine, the construction of Korean linguistic information means the development of the Korean generation module. Constructed information includes concept-based mapping rules, category-based mapping rules, syntactic lexicon, template rules, grammar rules based on the unification grammar, lexical rules and rewriting rules for Korean. With these information in sentences were successfully and completely generated from the interlingua functional structures among the 118 test set prepared by the developers of KANT system.
Recently, with the advent of the Big Data era, we have gained the capability of acquiring vast amounts of knowledge from various fields. The collected knowledge is expressed by well-formed formula and in particular, OWL, a standard language of ontology, is a typical form of well-formed formula. The symbolic reasoning is actively being studied using large amounts of ontology data for extracting intrinsic information. However, most studies of this reasoning support the restricted rule expression based on Description Logic and they have limited applicability to the real world. Moreover, knowledge management for inaccurate information is required, since knowledge inferred from the wrong information will also generate more incorrect information based on the dependencies between the inference rules. Therefore, this paper suggests that the SWAT, knowledge management system should be combined with the SWRL (Semantic Web Rule Language) reasoning based on ATMS (Assumption-based Truth Maintenance System). Moreover, this system was constructed by combining with SWRL reasoning and ATMS for managing large ontology data based on the distributed In-memory framework. Based on this, the ATMS monitoring system allows users to easily detect and correct wrong knowledge. We used the LUBM (Lehigh University Benchmark) dataset for evaluating the suggested method which is managing the knowledge through the retraction of the wrong SWRL inference data on large data.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.18
no.3
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pp.63-86
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2001
Consumer health information is receiving more attention than ever before. This growing attention can be linked to the Internet and to people seeking more information on health topics. The purpose of this study is to suggest a design of the Knowledge management system for medical information services in a public library. As theoretical backgrounds, it discusses the issues regarding to the medical information services in a public library, knowledge management and knowledge management system. After that, 12 medical information sites are analyzed then the planning and the main menu of a medical information site for a public library are described. Finally, the model of the knowledge management system for a public library with 5 sub-systems are suggested: 1) knowledge creation system, 2) technology support system, 3) training system, 4) community service system, 5) knowledge sharing and network system. This system based on knowledge management will help provide the users high quality of medical information.
Knowledge maps for science and technology are used extensively in the research projects. However, they are not organized systematically and are not necessarily suitable to be used in the research projects. Therefore, this study aims to organize the knowledge maps in order to support scientific research projects. To this end, the existing knowledge maps for science and technology are classified as one of four types based on data representation methods; the frequency summary map, trend summary map, distribution-based knowledge map and network-based knowledge map. Additionally, by summarizing and classifying the knowledge maps through the principle of 'five w's and one h', the unexplored area are investigated. Finally, some examples of useful knowledge maps in terms of data analysis are provided with details such as definitions, components and utilization purposes. These findings may be a starting point for future research into a better understanding of knowledge maps for science and technology.
Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.6
no.2
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pp.17-27
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1995
We propose a framework for representing and processing uncertain knowledge on the basis of constraint satisfaction. A system of equations and/or inequalities can be considered as a set of constraints that should be solved, and each constraint in the set is transformed into a corresponding logical formula which can be solved through a constraint solving program. Most of rule-based systems, for instance, use a simple probabilistic theory in order to maintain uncertain knowledge, therefore uncertain knowledge can be represented and processed in the constraint satisfaction program quite efficiently.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.51
no.4
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pp.1-24
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2020
The purpose of this study is to explore the process of forming practical knowledge about library-based instruction of low-experienced teacher librarians. The study conducted interviews with six teacher librarians with less than three years of teaching experience. The analysis of the data collected focused on the teachers' self-knowledge and instructional knowledge, which are in the areas of practical knowledge. The results of the analysis of the study are as follows. First, the self-knowledge of teacher librarians was a teacher with leadership, who led students and teachers to reading education and information literacy instruction. Second, the self-knowledge of teacher librarians was most concretely formed in the process of pre-service teacher training, and the reflection on the teacher's image was taking place in the school field. Third, the knowledge of the instructional knowledge for library-based instruction was focused on library collaborative instruction, and various teaching methods were being learned and applied in school field. Fourth, there was a difference in the instructional knowledge of library-based instruction among teacher librarians. Through this study, it is suggested that the teacher training course and educational practicum activities should be changed by reflecting the contents of the actual school field, and the analysis of library-based instruction should be continued.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.27-38
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2023
In this paper, we propose a conversational AI agent based on continual learning that can continuously learn and grow with new data over time. A continual learning-based conversational AI agent consists of three main components: Task manager, User attribute extraction, and Auto-growing knowledge graph. When a task manager finds new data during a conversation with a user, it creates a new task with previously learned knowledge. The user attribute extraction model extracts the user's characteristics from the new task, and the auto-growing knowledge graph continuously learns the new external knowledge. Unlike the existing conversational AI agents that learned based on a limited dataset, our proposed method enables conversations based on continuous user attribute learning and knowledge learning. A conversational AI agent with continual learning technology can respond personally as conversations with users accumulate. And it can respond to new knowledge continuously. This paper validate the possibility of our proposed method through experiments on performance changes in dialogue generation models over time.
Recently, firms have been putting forth significant efforts to fulfill various demands and high expectations of customers. The role and importance of customer centers as a direct contact point for customer relationship management are more emphasized than previously. A customer center draws attention as a new alternative to secure corporate competitiveness as it contributes to sales increase, being in a position to satisfy customers' needs by ensuring customers' access to information. A customer center is an aggregation of various information and communication technologies. In particular, a voice recognition/analysis technology based on big data can elaborate customer services further, enhance customer satisfaction, and trigger constant interactions with customers. A customer center can be transformed to a hub of customer knowledge and the embodiment of business intelligence in the front line of business. This article is a case study on how the customer center of the K life insurance company regarding customer center operation collects and analyzes customer information and how it has established its voice recognition/analysis system based on big data to improve customer experience management. Factors affecting the successful introduction and implementation of voice recognition/analysis system to a firm, are examined.
This paper investigates knowledge management architecture which is related to the efficient storage, search, and retrieval of knowledge. It is important considerations that should be taken account in any knowledge management system. This study reviews literature and practices of the theory of current status of knowledge management architecture (KMA). Based on the review of the current practice, the characteristics and emphasis of the KMA applications are identified. It tries to suggest how the KMA should facilitate for effective and desirable directions of the KMA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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